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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些 幾種經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

發(fā)布： Python培訓(xùn) 發(fā)布時(shí)間：2023-06-02 17:08:14

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有 LeNet-5、AlexNet、VGGNet、InceptionNet、ResNet。

LeNet即LeNet5，由Yann LeCun在1998年提出，做為最早的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之一，是許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的起點(diǎn)。

AlexNet共有8層，由五層卷積、三層全連接組成，輸入圖像尺寸為224*224*3，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模遠(yuǎn)大于LeNet5。

VGGnet是由牛津大學(xué)和DeepMind研發(fā)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。

InceptionNet即GoogLeNet，旨在通過增加網(wǎng)絡(luò)的寬度來提升網(wǎng)絡(luò)的能力，與VGGNet通過卷積層堆疊的方式(縱向)相比，是一個(gè)不同的方向(橫向)。

ResNet的特點(diǎn)是容易優(yōu)化，并且能夠通過增加相當(dāng)?shù)纳疃葋硖岣邷?zhǔn)確率。其內(nèi)部的殘差塊使用了跳躍連接，緩解了在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中增加深度帶來的梯度消失問題。

其它答案
冰闊落 2020-06-22 18:56:36

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，可以進(jìn)行大型圖像處理。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括卷積層和池化層。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包含了一個(gè)由卷積層和子采樣層構(gòu)成的特征抽取器。在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積層中，一個(gè)神經(jīng)元只與部分鄰層神經(jīng)元連接。

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